看到有不少朋友寻求滚动回归的程序，对国外的讲解又没看懂，因此分享一个现成的程序，以及程序的英文原版来源。
首先滚动回归是指在回归的时候，对固定长度的时间窗口进行回归，并一直在时间序列上滚动。典型的应用是股票收益率CAPM模型回归，一般都采用36个月固定长度的数据来回归。下面的程序以此为例，样本包含所有股票的月度股票收益率，因此有股票和时间两个维度：

这个方法不需要用到宏，比较好理解。但是对于数据量非常大的，几百万行观测的，可能运行比较慢。
英文原文中还有其他方法，感兴趣可看原文 ：